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데이터 마이닝, 출석수업 과제물 (2023 1학기, 30점 만점)2025.01.251. 데이터 마이닝 기법 데이터 마이닝은 데이터에서 의미를 추출하는 기법을 의미하며, 모수적 모형 접근 방법과 알고리즘 접근 방법이 모두 활용될 수 있다. 모수적 모형 접근법은 모형을 설정하고 모수를 추정하는 방식이며, 알고리즘 접근법은 정해진 알고리즘으로 계산하여 결과를 분석하는 방식이다. 각각의 장단점이 있으며, SNS 텍스트 데이터 분석에 활용할 수 있다. 2. 로지스틱 회귀모형 적합 와인 품질 데이터에 로지스틱 회귀모형을 적합하였다. alcohol 변수만 사용한 모형, sulphates 변수만 사용한 모형, 그리고 유의미한 ...2025.01.25
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인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성 및 중요성2025.01.041. 인공지능 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 요소로, 그동안 인간의 고유 능력이었던 학습, 추론, 지각, 탐색 등의 능력을 인공적인 컴퓨터 기술로 구현한 것을 의미합니다. 인공지능은 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터와 함께 4차 산업혁명의 주요 기술 및 연구 분야로 자리잡고 있으며, 일상생활과 경제 활동을 지원하는 중요한 기술로 인식되고 있습니다. 2. 데이터베이스의 활용 데이터베이스는 정형화된 데이터를 저장하고 관리하는 시스템으로, 데이터 마이닝을 통해 정보를 추출하고 가공할 수 있습니다. 또한 비/반정형 텍스트 데이터에서...2025.01.04
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인터넷비즈니스모델의 이해 07주차 주중 과제2025.05.061. 디지털 돈 디지털 돈은 블록체인과 같은 분산원장 기술을 기반으로 발행되는 전자화폐를 의미합니다. 이러한 디지털 돈은 물리적인 화폐의 한계를 극복하며, 금융 거래의 효율성을 높여줍니다. 경영학 전공과 관련하여, 해외 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구매하는 소비자들을 대상으로 디지털 돈을 활용한 환전 서비스를 제공하는 비즈니스 모델을 제시할 수 있습니다. 이 모델은 소비자가 해외 쇼핑몰에서 상품을 구매할 때 디지털 돈으로 결제를 할 수 있게 하고, 이후에 이를 현지 화폐로 자동 환전해주는 서비스입니다. 이를 통해 소비자들이 취급 수수료...2025.05.06
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미국센서스 데이터 수입고저분류 분석2025.11.111. 데이터마이닝 고려대학교 데이터마이닝 수업에서 다루는 주제로, 대규모 데이터셋에서 패턴과 의미 있는 정보를 추출하는 기법입니다. 미국센서스 데이터를 활용하여 수입 수준을 분류하는 실제 사례를 통해 데이터마이닝의 실무 적용 방법을 학습합니다. 2. 미국센서스 데이터 미국 인구조사국에서 수집한 대규모 인구통계 데이터로, 개인의 인구통계학적 정보, 경제 상태, 교육 수준 등 다양한 속성을 포함합니다. 이 데이터는 머신러닝 및 분류 모델 개발의 벤치마크 데이터셋으로 널리 활용됩니다. 3. 수입고저분류 개인의 연간 수입을 특정 기준에 따...2025.11.11
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전산개론_빅데이터의 정의와 특징 그리고 분석기술을 조사하여 제출하시오.2025.05.021. 4차 산업혁명 4차 산업혁명의 특징은 초연결성, 융합, 초지능, 노동력 위기, 심각한 불균형과 양극화 현상 등 5가지로 분류할 수 있다. 이러한 4차 산업혁명의 배경 속에서 빅데이터의 개념, 특징, 분석기술이 등장하게 되었다. 2. 빅데이터의 개념 빅데이터는 많은 양의 데이터로, 속도가 빠르고 다양한 종류의 데이터를 포함하고 있다. 기존의 관리 방법이나 분석 체계로는 처리하기 어려운 방대한 양의 데이터 집합을 저장, 수집, 분석, 관리, 시각화하는 정보통신 기술 분야라고 볼 수 있다. 3. 빅데이터의 특징 빅데이터의 대표적인 ...2025.05.02
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고객관계관리(CRM)의 정의, 구성 및 기대효과2025.01.171. 고객관계관리(CRM) 고객관계관리란 고객정보를 종합적으로 수집해 해당 정보를 활용해 개별 고객의 특성이나 요구를 파악한 뒤 개별 고객에 맞춘 마케팅 활동을 수행하는 것을 말한다. CRM은 크게 '프론트오피스 CRM 시스템'과 'E-CRM 시스템'으로 구분할 수 있다. CRM의 주요 기능은 판매, 마케팅, 고객서비스, 업무운영 관리 등이 있다. 2. CRM 시스템 구성 CRM 시스템 구성에 있어 가장 중요한 정보 기술은 데이터베이스와 데이터 웨어하우스이다. 데이터 웨어하우스는 개별 사업정보시스템에 흩어져 있는 고객 관련 데이터를...2025.01.17
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빅데이터와 통계학_탐구보고서_확통(세특)2025.01.111. 빅데이터와 통계학 빅데이터는 기존의 데이터 베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형의 데이터 세트 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 정보 통신 기술의 발달, 빅데이터에 대한 효율적인 저장 및 분석의 가능, 국가간 기술 격차 감소로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 의료산업, 맞춤형 마케팅, 제조업 등 다양한 분야에서 빅데이터가 응용되고 있다. 따라서 빅데이터 시대에 가치를 추출하고 결과를 분석하는 분야와 밀접한 관련이 있는 ...2025.01.11
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구매종속성이 재고관리에 미치는 영향2025.05.131. 구매종속성 구매종속성은 주요 부품의 판매가 관련 하부 부품의 추가적인 판매를 유발하는 것을 의미합니다. 즉, 하부 부품의 경우 독립적으로 판매될 수도 있고, 주요 부품과 함께 추가적으로 판매될 수도 있기 때문에 주요부품의 재고가 부족할 경우 하부부품의 판매 또한 감소하는 것을 구매 종속성이라고 합니다. 본 연구에서는 이러한 구매종속성을 고려한 재고 모형 설계 및 모의 실험, 그리고 실증 검증을 진행하였습니다. 2. 재고관리 본 연구에서는 구매종속성이 존재할 때 구매 종속성을 고려하지 않은 (Q, r) 모형과 비교하여 구매종속성...2025.05.13
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데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.071. 데이터마이닝 정의 및 필요성 데이터마이닝은 대용량의 데이터에서 유용한 지식을 효과적으로 찾아내는 기술로, 기업의 경쟁력 확보에 중요한 역할을 합니다. 데이터마이닝은 통계학, 인공지능, 데이터베이스 등 다양한 분야를 아우르는 융합 분야이며, 비계획적으로 수집된 대용량 데이터를 다루고 일반화와 예측이 중요한 특징을 가지고 있습니다. 2. 데이터마이닝의 활용 분야 데이터마이닝은 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 의료 분야 등에서 다양하게 활용되고 있습니다. 데이터베이스 마케팅에서는 타겟 마케팅, 고객 세분화, 이탈 고객 분석 등에 활...2025.01.07
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고객관계관리 정의 및 특성, CRM 실행안 분석2025.01.171. 고객관계관리 정의 및 특성 CRM은 고객과의 장기적 관계를 구축하고 고객관리 요소를 정리·통합해 기업 경영 성과를 개선하기 위한 새로운 경영방식이다. CRM은 장기적으로 고객 수익성을 극대화하는 것을 목표로 하며, 다양한 고객 정보를 수집, 저장, 분석하여 적시에 적절한 고객에게 효과적인 채널을 통해 제품이나 서비스를 제공한다. 2. CRM의 구성요소 CRM의 구성요소에는 프로세스와 기술적 관점이 있다. 프로세스 관점에서는 신규고객 유치, 기존고객 관리, 고객 수명주기 관리 등이 포함된다. 기술적 관점에서는 데이터웨어하우스, ...2025.01.17
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